HashMap 的扩容机制是要必懂知识！结合图片一起理解！
什么是 HashMap?
HashMap 是基于哈希表的 Map 接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 null 值和 null 键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
HashMap 的数据结构 在 Java 编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另外一个是模拟指针（引用），所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的，HashMap 也不例外。HashMap 实际上是一个 “链表散列” 的数据结构，即数组和链表的结合体。
文字描述永远要配上图才能更好的讲解数据结构，HashMap 的结构图如下。
从上图中可以看出，HashMap 底层就是一个数组结构，数组中的每一项又是一个链表或者红黑树。当新建一个 HashMap 的时候，就会初始化一个数组。
下面先通过大概看下 HashMap 的核心成员。
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
// 默认容量，默认为16，必须是2的幂 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 最大容量，值是2^30 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30
// 装载因子，默认的装载因子是0.75 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 解决冲突的数据结构由链表转换成树的阈值，默认为8 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 解决冲突的数据结构由树转换成链表的阈值，默认为6 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/* 当桶中的bin被树化时最小的hash表容量。 * 如果没有达到这个阈值，即hash表容量小于MIN_TREEIFY_CAPACITY，当桶中bin的数量太多时会执行resize扩容操作。 * 这个MIN_TREEIFY_CAPACITY的值至少是TREEIFY_THRESHOLD的4倍。 */ static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { //... } // 存储数据的数组 transient Node<K,V>[] table;
// 遍历的容器 transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
// Map中KEY-VALUE的数量 transient int size;
/** * 结构性变更的次数。 * 结构性变更是指map的元素数量的变化，比如rehash操作。 * 用于HashMap快速失败操作，比如在遍历时发生了结构性变更，就会抛出ConcurrentModificationException。 */ transient int modCount;
// 下次resize的操作的size值。 int threshold;
// 负载因子，resize后容量的大小会增加现有size * loadFactor final float loadFactor;}
复制代码
HashMap 的初始化
public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 其他值都是默认值}
复制代码
通过源码可以看出初始化时并没有初始化数组 table，那只能在 put 操作时放入了，为什么要这样做？估计是避免初始化了 HashMap 之后不使用反而占用内存吧，哈哈哈。
HashMap 的存储操作
public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true);}
复制代码
下面我们详细讲一下 HashMap 是如何确定数组索引的位置、进行 put 操作的详细过程以及扩容机制 (resize)
hash 计算，确定数组索引位置
不管增加、删除、查找键值对，定位到哈希桶数组的位置都是很关键的第一步。前面说过 HashMap 的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个 HashMap 里面的元素位置尽量分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用 hash 算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，不用遍历链表，大大优化了查询的效率。HashMap 定位数组索引位置，直接决定了 hash 方法的离散性能。
看下源码的实现:
static final int hash(Object key) { //jdk1.8 int h; // h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值 // h ^ (h >>> 16) 为第二步 高位参与运算 return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}
复制代码
通过 hashCode() 的高 16 位异或低 16 位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组 table 的 length 比较小的时候，也能保证考虑到高低 Bit 都参与到 Hash 的计算中，同时不会有太大的开销。
大家都知道上面代码里的 key.hashCode() 函数调用的是 key 键值类型自带的哈希函数，返回 int 型散列值。理论上散列值是一个 int 型，如果直接拿散列值作为下标访问 HashMap 主数组的话，考虑到 2 进制 32 位带符号的 int 表值范围从‑2147483648 到 2147483648。前后加起来大概 40 亿的映射空间。
只要哈希函数映射得比较均匀松散，一般应用是很难出现碰撞的。但问题是一个 40 亿长度的数组，内存是放不下的。你想，HashMap 扩容之前的数组初始大小才 16。所以这个散列值是不能直接拿来用的。用之前还要先做对数组的长度取模运算，得到的余数才能用来访问数组下标。源码中模运算是在这个 indexFor( ) 函数里完成。
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);//indexFor的代码也很简单，就是把散列值和数组长度做一个"与"操作，static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1);}
复制代码
顺便说一下，这也正好解释了为什么 HashMap 的数组长度要取 2 的整次幂。因为这样（数组长度‑1）正好相当于一个 “低位掩码”。“与” 操作的结果就是散列值的高位全部归零，只保留低位值，用来做数组下标访问。以初始长度 16 为例，16‑1=15。2 进制表示是 00000000 0000000000001111。和某散列值做 “与” 操作如下，结果就是截取了最低的四位值。
10100101 11000100 00100101& 00000000 00000000 00001111---------------------------------- 00000000 00000000 00000101 //高位全部归零，只保留末四位
复制代码
但这时候问题就来了，这样就算我的散列值分布再松散，要是只取最后几位的话，碰撞也会很严重。更要命的是如果散列本身做得不好，分布上成等差数列的漏洞，恰好使最后几个低位呈现规律性重复，就无比蛋疼。这时候 “扰动函数” 的价值就出来了，说到这大家应该都明白了，看下图。
右位移 16 位，正好是 32bit 的一半，自己的高半区和低半区做异或，就是为了混合原始哈希码的高位和低位，以此来加大低位的随机性。而且混合后的低位掺杂了高位的部分特征，这样高位的信息也被变相保留下来。
putVal 方法
HashMap 的 put 方法执行过程可以通过下图来理解，自己有兴趣可以去对比源码更清楚地研究学习。
源码以及解释如下:
// 真正的put操作 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; // 如果table没有初始化，或者初始化的大小为0，进行resize操作 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 如果hash值对应的桶内没有数据，直接生成结点并且把结点放入桶中 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); // 如果hash值对应的桶内有数据解决冲突，再放入桶中 else { Node<K,V> e; K k; //判断put的元素和已经存在的元素是相同(hash一致，并且equals返回true) if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; // put的元素和已经存在的元素是不相同(hash一致，并且equals返回true) // 如果桶内元素的类型是TreeNode，也就是解决hash解决冲突用的树型结构，把元素放入树种 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { // 桶内元素的类型不是TreeNode，而是链表时，把数据放入链表的最后一个元素上 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); // 如果链表的长度大于转换为树的阈值(TREEIFY_THRESHOLD)，将存储元素的数据结构变更为树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } // 如果查已经存在key，停止遍历 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } // 已经存在元素时 if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; // 如果K-V数量大于阈值，进行resize操作 if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }
复制代码
扩容机制
HashMap 的扩容机制用的很巧妙，以最小的性能来完成扩容。扩容后的容量就变成了变成了之前容量的 2 倍，初始容量为 16，所以经过 rehash 之后，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再向高下标移动上次容量次数的位置，也就是说如果上次容量是 16，下次扩容后容量变成了 16+16，如果一个元素在下标为 7 的位置，下次扩容时，要不还在 7 的位置，要不在 7+16 的位置。
我们下面来解释一下 Java8 的扩容机制是怎么做到的？n 为 table 的长度，图（a）表示扩容前的 key1 和 key2 两种 key 确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后 key1 和 key2 两种 key 确定索引位置的示例，其中 hash1 是 key1 对应的哈希与高位运算结果。
元素在重新计算 hash 之后，因为 n 变为 2 倍，那么 n-1 的 mask 范围在高位多 1bit(红色)，因此新的 index 就会发生这样的变化：
因此，我们在扩充 HashMap 的时候，不需要像 JDK1.7 的实现那样重新计算 hash，只需要看看原来的 hash 值新增的那个 bit 是 1 还是 0 就好了，是 0 的话索引没变，是 1 的话索引变成 “原索引 + oldCap”，可以看看下图为 16 扩充为 32 的 resize 示意图：
而 hash 值的高位是否为 1，只需要和扩容后的长度做与操作就可以了，因为扩容后的长度为 2 的次幂，所以高位必为 1，低位必为 0，如 10000 这种形式，源码中有 e.hash & oldCap 来做到这个逻辑。
这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算 hash 值的时间，而且同时，由于新增的 1bit 是 0 还是 1 可以认为是随机的，因此 resize 的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的 bucket 了。这一块就是 JDK1.8 新增的优化点。有一点注意区别，JDK1.7 中 rehash 的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8 不会倒置。下面是 JDK1.8 的 resize 源码，写的很赞，如下:
final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; // 计算新的容量值和下一次要扩展的容量 if (oldCap > 0) { // 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } // 没超过最大值，就扩充为原来的2倍 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } // 计算新的resize上限 if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { // 把每个bucket都移动到新的buckets中 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; //如果位置上没有元素，直接为null if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; //如果只有一个元素，新的hash计算后放入新的数组中 if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; //如果是树状结构，使用红黑树保存 else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); //如果是链表形式 else { // preserve order Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next; //hash碰撞后高位为0，放入低Hash值的链表中 if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } //hash碰撞后高位为1，放入高Hash值的链表中 else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); // 低hash值的链表放入数组的原始位置 if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } // 高hash值的链表放入数组的原始位置 + 原始容量 if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }
复制代码
评论